Resting natural killer cell homeostasis relies on tryptophan/NAD+ metabolism and HIF‐1α
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural killer (NK) cells are forced to cope with different oxygen environments even under resting conditions. The adaptation to low oxygen is regulated by oxygen‐sensitive transcription factors, the hypoxia‐inducible factors (HIFs). The function of HIFs for NK cell activation and metabolic rewiring remains controversial. Activated NK cells are predominantly glycolytic, but the metabolic programs that ensure the maintenance of resting NK cells are enigmatic. By combining in situ metabolomic and transcriptomic analyses in resting murine NK cells, our study defines HIF‐1α as a regulator of tryptophan metabolism and cellular nicotinamide adenine dinucleotide (NAD + ) levels. The HIF‐1α/NAD + axis prevents ROS production during oxidative phosphorylation (OxPhos) and thereby blocks DNA damage and NK cell apoptosis under steady‐state conditions. In contrast, in activated NK cells under hypoxia, HIF‐1α is required for glycolysis, and forced HIF‐1α expression boosts glycolysis and NK cell performance in vitro and in vivo . Our data highlight two distinct pathways by which HIF‐1α interferes with NK cell metabolism. While HIF‐1α‐driven glycolysis is essential for NK cell activation, resting NK cell homeostasis relies on HIF‐1α‐dependent tryptophan/NAD + metabolism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».